【摘 要】
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以消费者行为分析和离散选择的相关理论为基础,通过对用户生成内容进行特征粒度的情感分析,同时从产品的客观数据和用户生成的主观内容中提取模型特征,使用有监督的学习训练M
【机 构】
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北京大学光华管理学院,中国民生银行博士后工作站,北京大学信息科学技术学院
【基金项目】
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自然科学基金资助项目(61272343);教育部科技发展中心专项研究资助课题资助博士点基金项目(FSSP项目20120001110112)
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以消费者行为分析和离散选择的相关理论为基础,通过对用户生成内容进行特征粒度的情感分析,同时从产品的客观数据和用户生成的主观内容中提取模型特征,使用有监督的学习训练MNL模型预测产品的消费者剩余作为搜索排序的依据,并实现了手机、笔记本电脑和数码相机类的产品搜索系统。双盲实验表明,该文提出的产品搜索模型搜索效果比基准算法有显著的提高。
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